Fabric resiliency at scale

Open Compute Project

22 Oct 202409:06

Summary

TLDRこのプレゼンテーションでは、AIモデルのサイズが増大することによる帯域幅の需要増加や、リンク障害がデータセンターのファブリックに与える影響について説明しています。グローバルな知識を持つことで、障害発生時のパフォーマンス管理が向上し、システムの持続可能性が高まります。特に、AIクラスターの規模が拡大する中で、ローカルな条件だけでは不十分であり、グローバルな理解が不可欠であることを強調しています。

Takeaways

😀 モデルのサイズが大きくなることで、ジョブの実行時間が長くなり、帯域幅の需要も増加する。
😀 リンクやスイッチの障害は、ジョブの失敗を引き起こし、チェックポイントに戻る必要がある。
😀 障害の影響は非線形であり、迅速にトラフィックを再バランスする能力が重要。
😀 従来のスイッチはローカル条件に反応するため、パフォーマンスの低下を引き起こす可能性がある。
😀 グローバルアダプティブルーティングを実装することで、トラフィック管理が改善される。
😀 グローバルな視点を持つことが、バンド幅の損失時にジョブパフォーマンスを維持するのに役立つ。
😀 ケーススタディでは、96 GPUを持つシステムが分析され、異なる障害パターンがテストされた。
😀 グローバルアダプティブルーティングを使用するシステムでは、パフォーマンスの徐々の低下が観察された。
😀 パフォーマンスの低下は、ローカル反応に依存するシステムでは急激に発生する。
😀 大規模な分散システムを管理するには、グローバルな知識を取り入れることが不可欠である。

Q & A

このプレゼンテーションの主要な問題点は何ですか？
-AIモデルのサイズが大きくなることで、ジョブの実行時間が長くなり、帯域幅の需要が増大することです。これにより、ネットワークのリンクやスイッチの障害が重大な影響を及ぼす可能性があります。
障害が発生した場合の影響は何ですか？
-障害が発生すると、ジョブが失敗し、チェックポイントに戻る必要があります。運が良ければ数分で済みますが、悪ければ数時間または数日を失うことになります。
新しい技術の必要性についての主張は何ですか？
-新しい技術が必要であり、それにより迅速な収束やトラフィックの再バランスを実現することが求められています。
レジリエンスKPIの重要性は何ですか？
-レジリエンスKPIは、システムの動作がジョブの失敗にどのように影響するかを示し、失った帯域幅の再バランスが重要であることを強調します。
従来のスイッチはどのように機能しますか？
-従来のスイッチはローカル条件にのみ反応し、そのためパフォーマンスの維持が制限されます。
グローバルアダプティブルーティング（GAR）の利点は何ですか？
-GARを実装することで、ネットワークの状態を広く把握し、故障が発生した場合のトラフィック管理が向上します。
AIクラスターでの実験結果はどうでしたか？
-AIクラスターでの実験では、GARを使用したシステムがリンクが故障した際に、パフォーマンスの減少が緩やかであることが示されました。
ローカルの挙動のみを理解することの限界は何ですか？
-大規模な分散システムを効果的に管理するには、ローカルの挙動だけを理解することでは不十分です。グローバルな知識を組み込む必要があります。
このプレゼンテーションの最終的な呼びかけは何ですか？
-ネットワークのレジリエンスが大規模なAI環境において重要であることを強調し、グローバルな知識とアダプティブルーティング能力を高める技術の採用を促しています。
今後のAIモデルの規模拡大に対する対策は？
-AIモデルの規模が拡大するにつれて、故障の確率が増加します。このため、システムがその負荷に対応できるように、ローカルな知識を超えた情報を利用する必要があります。